Identificación y mitigación de sesgos en sistemas de IA

Resumen

Explora técnicas para identificar y mitigar el sesgo en sistemas de IA con el experto en PLN Arnault Gombert.

Programa de estudio

• Introducción al sesgo en la IA
Definición y tipos de sesgo en los sistemas de IA
Importancia de abordar el sesgo en la IA
• Estudios de caso de sesgo en sistemas de IA
Ejemplos históricos de sesgo en la IA
Casos actuales de alto perfil y su impacto
• Técnicas para identificar sesgo en la IA
Análisis de datos y preprocesamiento
Métodos para la detección de sesgos en modelos y algoritmos
Herramientas y marcos para la identificación de sesgos
• Sesgo en el procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Sesgos específicos en los modelos de PLN
Técnicas para analizar las salidas de modelos de lenguaje
• Estrategias de mitigación del sesgo en la IA
Estrategias de recolección de datos para reducir el sesgo
Enfoques algorítmicos y restricciones de equidad
Marcos y herramientas para la mitigación de sesgos
• Consideraciones éticas y regulaciones
Marcos éticos para la tecnología de IA
Resumen de directrices legales y políticas sobre el sesgo en la IA
• Talleres prácticos
Identificación del sesgo en conjuntos de datos usando herramientas populares
Mitigación del sesgo mediante reentrenamiento de modelos y aumento de datos
• Direcciones futuras en la mitigación del sesgo
Avances en técnicas de detección y reducción de sesgos
Potenciales desafíos futuros en la equidad de la IA
• Conclusión del curso
Resumen de los puntos clave
Discusión sobre el aprendizaje continuo y recursos

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Asignaturas

Ciencia de Datos